Impact of Therapy on Genomics and Transcriptomics in High-Risk Prostate Cancer Treated with Neoadjuvant Docetaxel and Androgen Deprivation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The combination of docetaxel chemotherapy and androgen deprivation therapy (ADT) has become a standard treatment for patients with metastatic prostate cancer. The recently accrued phase III CALGB 90203 trial was designed to investigate the clinical effectiveness of this treatment approach earlier in the disease. Specimens from this trial offer a unique opportunity to interrogate the acute molecular response to docetaxel and ADT and identify potential biomarkers. Experimental Design: We evaluated baseline clinical data, needle biopsies, and radical prostatectomy (RP) specimens from 52 (of 788) patients enrolled on CALGB 90203 at one high volume center. Pathology review, tumor and germline-targeted DNA sequencing (n = 72 genes), and expression profiling using NanoString platform (n = 163 genes) were performed to explore changes in critical prostate cancer pathways linked to aggression and resistance. Results: Three of 52 patients had only microfocal residual cancer at prostatectomy. The most common alterations included TMPRSS2-ERG fusion (n = 32), TP53 mutation or deletion (n = 11), PTEN deletion (n = 6), FOXA1 (n = 6), and SPOP (n = 4) mutation, with no significant enrichment in posttreated specimens. We did not observe AR amplification or mutations. The degree of AR signaling suppression varied among treated tumors and there was upregulation of both AR and AR-V7 expression as well as a subset of neuroendocrine and plasticity genes. Conclusions: These data support the feasibility of targeted and temporal genomic and transcriptome profiling of neoadjuvant-treated prostate cancer with limited formalin-fixed paraffin embedded tissue requirement. Characterization of the heterogeneity of treatment response and molecular outliers that arise posttreatment provides new insight into potential early markers of resistance. Clin Cancer Res; 23(22); 6802–11. ©2017 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».